Auto-Filling SEO Website as a Gift

Launch Your AI-Powered Business and get clients!

No advertising investment needed—just results. AI finds, negotiates, and closes deals automatically

Dec. 27, 2024, 8:25 a.m.
118

AWS ve RAG Çerçevesi ile Üretici Yapay Zeka Maliyetlerini Optimize Etme

McKinsey & Company tarafından hazırlanan "The Economic Potential of Generative AI: The Next Productivity Frontier" raporu, üretici yapay zekanın müşteri operasyonları, pazarlama ve satış, yazılım mühendisliği ve Ar-Ge alanlarında önemli etkiler yaratarak küresel ekonomiye 2, 6 trilyon ila 4, 4 trilyon dolar arasında değer katabileceğini öne sürüyor. İşletmeler AWS üzerinde üretici yapay zeka uygulamaları geliştirirken, maliyet dikkate alma ve optimizasyon stratejilerine giderek daha fazla ilgi duyuyorlar. Bu gönderi, Amazon Bedrock'ta Retrieval Augmented Generation (RAG) çerçevesini kullanarak AWS'deki üretici yapay zeka harcamalarını optimize etmek için maliyetle ilgili yönleri inceliyor. Maliyet-etkin yapay zeka uygulamaları tasarlamak için model seçimi, token kullanımı, çıkarım fiyatlandırması gibi optimizasyon prensiplerini vurguluyor. Üretici yapay zeka süreçleri, veriyi okuma ve parçalara ayırma, vektör gömme oluşturma ve bunları bir vektör veritabanında saklamayı içerir. Amazon Bedrock, yüksek performanslı temel modeller (FMs) ile API'ler aracılığıyla bu süreçleri easylaştırır.

Gönderi ayrıca çeşitli operasyonel senaryoların (küçükten çok büyük ölçeğe) maliyet analizini içerir ve Amazon Bedrock ile vektör veritabanı masraflarına dikkat çeker. Maliyetleri etkileyen ana faktörler arasında giriş/çıkış tokenlarının sayısı ve karakter sayısı, vektör gömme masrafları ve istenmeyen konuları ve kişisel bilgileri filtreleyerek içerik güvenliğini sağlayan Amazon Bedrock Guardrails yer alır. Farklı parça stratejileri (standart, hiyerarşik ve anlamsal) maliyetleri ve veri doğruluğunu etkiler ve her birine yönelik öneriler sunulmaktadır. Sonuç olarak, gönderi AWS'de üretici yapay zeka uygulama maliyetlerini etkileyen faktörleri özetleyerek, varsayımlara dayalı potansiyel harcamaların mevcut bir özetini sunar. Serinin 2. bölümü, iş değeri hesaplamasını ve etkileyen faktörleri keşfetmeyi vaat ediyor. Vinnie Saini, AWS'de 15 yılı aşkın AI/ML çözüm deneyimi olan Kıdemli Üretici Yapay Zeka Uzmanı Çözüm Mimarı olarak gönderiyi kaleme aldı.



Brief news summary

McKinsey & Company raporu, üretici yapay zekanın küresel ekonomiyi önemli ölçüde iyileştirebileceğini, potansiyel olarak 2,6 trilyon ile 4,4 trilyon dolar arasında katkı yapabileceğini vurgulamaktadır. Büyümenin müşteri hizmetleri, pazarlama, satış, yazılım mühendisliği ve AR-GE gibi sektörlerde olması bekleniyor. Ancak, AWS gibi platformlarda üretici yapay zeka uygulamak maliyet yönetiminde zorluklar içermektedir. Yeni bir rehber, bu maliyetleri kontrol etmek için stratejiler sunuyor ve temel modeller, büyük dil modelleri, tokenlar, vektör gömmeler ve veritabanları hakkında bilgi sahibi okuyucuları hedefliyor. Retrieval Augmented Generation (RAG) çözümlerine odaklanıyor ve Amazon Bedrock'u önemli bir kaynak olarak vurguluyor. Maliyet optimizasyonu için anahtar noktalar şunlardır: 1. **Model Seçimi ve Özelleştirme**: Hem maliyeti hem de performansı optimize etmek için belirli eğitim verileriyle uyumlu modeller seçin. 2. **Token Kullanım Yönetimi**: Token kullanımını izleyerek ve verimlilik için önbellekleme yaparak giderleri azaltın. 3. **Çıkarım Ücret Planları**: Esneklik veya tutarlı performans ihtiyacına göre talep üzerine veya sağlanmış verimlilik arasında seçim yapın. 4. **Ek Hususlar**: Güvenlik konularını ele alın, vektör veritabanı büyümesini yönetin ve maliyetleri ve verimliliği olumlu etkilemek için verileri stratejik olarak parçalara ayırın. Amazon Bedrock, üretici yapay zeka iş akışlarının verimli yönetimini destekler. İlgili maliyet faktörleri arasında sorgu hacimleri, token kullanımı ve veritabanı giderleri bulunur. Talep üzerine fiyatlandırma ile başlamak, başlangıç ​​performansının değerlendirilmesine olanak tanır ve talep arttıkça sağlanmış verimliliğe geçme seçeneği sunar. Maliyet tasarrufu önlemleri, istemleri optimize etmeyi, veritabanı parça boyutlarını ayarlamayı ve stratejik sınırlamalar belirlemeyi içerir. Seçilen parçalama yöntemi — anlamsal veya hiyerarşik — hem maliyetleri hem de doğruluğu etkiler. Rehber, teknolojik ilerlemenin ortasında iş değerini tahmin etmeye ve temel maliyet dinamiklerini anlamaya odaklanan 2. Bölüm için bir başlangıç ​​olarak hizmet eder.
Business on autopilot

AI-powered Lead Generation in Social Media
and Search Engines

Let AI take control and automatically generate leads for you!

I'm your Content Manager, ready to handle your first test assignment

Language

Learn how AI can help your business.
Let’s talk!

Hot news

July 7, 2025, 2:18 p.m.

Kinexys Karbon Piyasası Blockchain Tokenizasyonun…

J.P. Morgan'ın lider blockchain iş birimi olan Kinexys, Kinexys Digital Assets adlı çok varlıklı tokenizasyon platformu üzerinde yenilikçi bir blockchain uygulaması geliştiriyor.

July 7, 2025, 2:15 p.m.

Ford CEO'su Jim Farley, yapay zekanın beyaz yakal…

Ford Ceo’su Jim Farley, yakın zamanda “temel ekonomi” ve mavi yakalı nitelikli mesleklerin kritik rolüne vurgu yaptı ve yapay zekanın ABD’de beyaz yakalı işlerin sayısını yarı yarıya azaltacağını öngördü.

July 7, 2025, 10:27 a.m.

Kripto para hırsızlığı kayıpları 2025'in İlk Çeyr…

2025 yılının ilk çeyreğinde, kripto para endüstrisi hırsızlık kayıplarında dramatik bir artış yaşadı ve toplamda benzeri görülmemiş 1,63 milyar dolar tutarında kayıp gerçekleşti.

July 7, 2025, 10:15 a.m.

Eğitimde Yapay Zeka: Kişiselleştirilmiş Öğrenme D…

Son yıllarda eğitim sektörü, öğrenme deneyimlerini geliştirmek amacıyla yapay zeka (YZ) entegrasyonuna önemli ölçüde kaydı.

July 7, 2025, 6:46 a.m.

Ulusal Yapay Zeka Kuralları İçin Yeni Baskı, Eyal…

Son zamanlarda Cumhuriyetçi bütçe yasa tasarısı aracılığıyla devlet seviyesinde yapay zeka (AI) düzenlemelerine on yıl boyunca moratoryum getirmeyi amaçlayan ve Senato Ted Cruz liderliğinde, sektör gruplarının desteklediği girişim önemli engellerle karşılaştı ve ABD’de AI yönetiminin giderek karmaşıklaşan yapısını ortaya koydu.

July 7, 2025, 6:27 a.m.

Yatırımcılar, Tokenleştirilmiş Hazine Fonlarına Y…

Kripto şirketleri ve yatırımcılar, fazla nakitleri park etmek ve getiri elde etmek için stabilcoinlere alternatif olarak, para piyasası ve Hazine bonosu yatırım fonlarının tokenleştirilmiş versiyonlarına giderek fonlarını artırıyorlar.

July 6, 2025, 2:15 p.m.

Blockchain Nedir? Dünyayı Yeniden Şekillendirebil…

Bitcoin'e güç veren teknoloji olarak en iyi bilinen blockchain, güvenilirliği olmayan, değiştirilmesi imkansız bir sistem olarak ortaya çıkıyor ve finans’dan sağlık sektörüne kadar birçok alanı devrim niteliğinde değiştirme kapasitesine sahip.

All news